Bayesian methodsBayesian / computational
공간 변분 추론
공간 변분 추론은 지리 참조 데이터에 잠재 가우시안 또는 가우시안 과정 모델을 적합시키기 위해 주변 우도에 대한 하한을 최적화하는 확장 가능한 근사 베이즈 방법입니다. 이는 비용이 많이 드는 MCMC 샘플링을 결정론적 최적화 단계로 대체하여 대규모 공간 데이터셋에 대한 전체 사후 확률 불확실성 정량화를 실현 가능하게 합니다.
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출처
- Titsias, M. K. (2009). Variational learning of inducing variables in sparse Gaussian processes. In Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 5, pp. 567-574. link ↗
- Rue, H., Martino, S., & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319-392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Variational Inference for Latent Gaussian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/spatial-variational-inference
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